基于深度图网络的糖尿病视网膜病变分级方法

本发明提供一种基于深度图网络的糖尿病视网膜病变分级方法，能够有效模拟眼科医生对糖尿病视网膜病变的实际诊断过程，对患者单只眼睛的多张图像进行患病特征的信息传递与整合，从而得到更加准确的诊断结果，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对患者的双眼的多张待测眼底图像进行至少包括图像质量检测以及左右眼分类识别的预处理从而得到预处理眼底图像；步骤S2，分别根据与患者的单眼对应的多张预处理眼底图像构建逻辑图数据，该逻辑图数据包含一个由多张预处理眼底图像作为节点的全连接图；步骤S3，将逻辑图数据输入预先训练完成的糖尿病视网膜病变分级模型从而得到患者的糖尿病视网膜病变等级信息。
复旦大学
侯君临 | 魏彤 | 杜姗姗 | 冯瑞